R语言分析各班学生成绩

R语言分析各班学生成绩

分析来自5各班的5位中学生的成绩情况,数据必须确保已保存在本地,名称为“scores.txt” scores &lt- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.nam
Python130
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python180
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三
Python200
R语言入门--第十四节(聚类分析)

R语言入门--第十四节(聚类分析)

(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变
Python210
R语言绘制二元聚类图

R语言绘制二元聚类图

R语言绘制二元聚类图说明之前使用k均值方法将数据划分到不同的簇中,但当变量个数大于2时,就无法在二维空间中展示数据聚类的过程,因此可以使用二元聚类图先将变量减少成两个主要成分,然后利用组件(诸如轴线和椭圆)来展示数据聚类的结果。操作载入包,
Python140
怎么用R语言做单位根检验

怎么用R语言做单位根检验

R语言做单位根检验的两个方法:1、用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest()。2、用tseries包中的adf.test()和pp.test()。用法都基本类似,可以看一下help的example。
Python160
如何在R语言中使用Logistic回归模型

如何在R语言中使用Logistic回归模型

Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因
Python160
R语言 求秩和检验

R语言 求秩和检验

x=rep(1:4, c(4,10,15,1))y=rep(3:7, c(2,9,2,4,2))wilcox.test(x,y,exact=FALSE)p-value=10e-8&lt.05拒绝原假设可认为两组总胆红素存在差异;x=
Python160
如何在R中进行SV模型的波动率预测

如何在R中进行SV模型的波动率预测

1、打开一个空白Excel工作表,打开VBA编辑器(点击菜单:工具 -&gt宏 -&gtVisual Basic编辑器):2、插入模块(点击VBA编辑器菜单:插入 -&gt模块):3、将以下代码复制粘贴到代码窗口中
Python230
怎么用R语言做单位根检验

怎么用R语言做单位根检验

R语言做单位根检验的两个方法:1、用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest()。2、用tseries包中的adf.test()和pp.test()。用法都基本类似,可以看一下help的example。
Python370
Ruby中gsub和gsub,的区别

Ruby中gsub和gsub,的区别

ruby中带“!"和不带"!"的方法的最大的区别就是带”!"的会改变调用对象本身了。比方说str.gsub(a, 'b'),不会改变str本身,只会返回一个新的str。而str
Python190
r语言中t检验如何单独取t值

r语言中t检验如何单独取t值

独立双样本t检验,首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来;t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据,列group则为样本的分组依据。配对样本t检验,数据集为包含分组变量的数据框,那么程序将默认group=1的数据行中的第
Python270
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python100
如何用c语言生成一个正态分布的样本

如何用c语言生成一个正态分布的样本

不用加分,我做过,用来产生图像的高斯噪声,也就是你要的正态分布.1.首先你的样本应该是有一定范围的吧,我假设它是从1-2552.根据你的方差和期望,把样本代进去,算出该样本出现的概率3.然后根据概率知识,你做一个累积概率4.接着你用随机数产
Python210
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python240
如何在matlab中使用metropolis-hasting算法

如何在matlab中使用metropolis-hasting算法

MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术,一个很重要的应用是从给定的概率分布中抽样。主要原理是构造了一个精妙的Markov链,使得该链的稳态 是你给定的概率密度。它的好处,不用多说,自然是可以对付数学形式复杂的概率密度。有人说,单维的MH算法
Python110